Laboratório 1 - Análise de Gastos de Deputados

## ── Attaching packages ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── tidyverse 1.2.1 ──

## ✔ ggplot2 3.0.0     ✔ purrr   0.2.5
## ✔ tibble  1.4.2     ✔ dplyr   0.7.6
## ✔ tidyr   0.8.1     ✔ stringr 1.3.1
## ✔ readr   1.1.1     ✔ forcats 0.3.0

## ── Conflicts ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()

## 
## Attaching package: 'plotly'

## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot

## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter

## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout

## Parsed with column specification:
## cols(
##   nomeParlamentar = col_character(),
##   idCadastro = col_integer(),
##   sgUF = col_character(),
##   sgPartido = col_character(),
##   tipoDespesa = col_character(),
##   especDespesa = col_character(),
##   fornecedor = col_character(),
##   CNPJCPF = col_character(),
##   tipoDocumento = col_integer(),
##   dataEmissao = col_datetime(format = ""),
##   valorDocumento = col_double(),
##   valorGlosa = col_integer(),
##   valorLíquido = col_double()
## )

Quais são os deputados que gastaram mais dinheiro da CEAP? Quais são os mais econômicos

Primeiro precisamos remover os valores líquidos negativos e aqueles valores que não representam deputados. Para isso, utilizo o filter e extraio apenas os resultados válidos. Em seguida, agrupo os parlamentares e extraio a soma dos valores líquidos com as funções group_by e summarise, respectivamente. Por fim, realizo um ordenamento para os dez valores mais altos de gastos e os dez valores mais baixos para construção do gráfico.

gastosDeputados <- 
  dados %>%
  filter(!is.na(idCadastro) & valorLíquido >= 0) %>% 
  group_by(nomeParlamentar) %>%
  summarise(gasto = sum(valorLíquido))
deputadosGastadores <- 
  gastosDeputados %>%
  arrange(desc(gasto)) %>%
  slice(1:10)
deputadosEconomicos <-
  gastosDeputados %>%
  arrange(gasto) %>%
  slice(1:10)

plot_ly(deputadosGastadores, y =~ gasto, x =~ reorder(nomeParlamentar, gasto), marker = list(color = "#99d8c9")) %>%
        layout(title = "Deputados que mais gastaram", yaxis = list(title = "R$"), xaxis = list(title ="", tickangle = -90))

## No trace type specified:
##   Based on info supplied, a 'bar' trace seems appropriate.
##   Read more about this trace type -> https://plot.ly/r/reference/#bar

plot_ly(deputadosEconomicos, y =~ gasto, x =~ reorder(nomeParlamentar, gasto), marker = list(color = "#99d8c9")) %>%
        layout(title = "Deputados que menos gastaram", yaxis = list(title = "R$"), xaxis = list(title ="", tickangle = -90))

## No trace type specified:
##   Based on info supplied, a 'bar' trace seems appropriate.
##   Read more about this trace type -> https://plot.ly/r/reference/#bar

Quais os estados cujos deputados gastam mais no exterior? Quais os estados cujos deputados gastam menos no exterior?

group <- 
  dados %>%
  filter(tipoDocumento == 2) %>% 
  group_by(sgUF) %>%
  summarise(gasto = sum(valorLíquido))
first <- 
  group %>%
  arrange(desc(gasto)) %>%
  slice(1:10)
last <-
  group %>%
  arrange(gasto) %>%
  slice(1:10)
last

## # A tibble: 10 x 2
##    sgUF    gasto
##    <chr>   <dbl>
##  1 MA       41.0
##  2 PB     2288. 
##  3 PA     5629. 
##  4 SE     6840. 
##  5 ES     8339. 
##  6 MT    13653. 
##  7 AM    15278  
##  8 AL    26009. 
##  9 PI    31308. 
## 10 BA    34002.

Quais os partidos cujos parlamentares mais usam CEAP no estado da Paraíba? Quais são os que menos usam? Mesmas perguntas considerando valores em R$. (7,5 pts)

group <- 
  dados %>%
  filter(sgUF == "PB") %>% 
  group_by(sgPartido) %>%
  summarise(gasto = sum(valorLíquido)) 
first <- 
  group %>%
  arrange(desc(gasto)) %>%
  slice(1:5)
last <-
  group %>%
  arrange(gasto) %>%
  slice(1:5)

Quais os deputados que mais ultrapassam o limite de CEAP do seu estado? Os dados com os limites de CEAP por estado estão disponíveis neste link. (7,5 pts)

limite <- read_csv("limiteMensalCEAP.csv") %>% 
  spread(UF, limite_mensal)

## Parsed with column specification:
## cols(
##   UF = col_character(),
##   limite_mensal = col_double()
## )

group <- 
  dados %>%
  filter(!is.na(dataEmissao) & !is.na(sgUF)) %>% 
  mutate(dataEmissao =   format(as.POSIXct(dataEmissao),"%Y-%m")) %>% 
  
  group_by(dataEmissao, nomeParlamentar, idCadastro, sgUF) %>%
  summarise(gasto = sum(valorLíquido)) %>% 
  filter(gasto >= limite[sgUF]) %>% 
  group_by(idCadastro, nomeParlamentar, sgUF) %>% 
  summarise(quantidade = n()) %>% 
  arrange(desc(quantidade))
group <- group[!duplicated(group$sgUF), ]

Quais estados cujos parlamentares gastam mais com passagens aéreas? (7,5 pts)

group <- 
  dados %>%
  filter(tipoDespesa == "Emissão Bilhete Aéreo") %>% 
  group_by(sgUF) %>%
  summarise(gasto = sum(valorLíquido))

Escolha três partidos e responda: Quais são os tipos de despesa mais utilizados no uso da CEAP pelos deputados desses partidos? Mesma pergunta considerando valores em R$.

partidos <- c("PT", "PSDB", "PMDB")

group <- 
  dados %>%
  filter(sgPartido %in% partidos) %>% 
  group_by(sgPartido, tipoDespesa) %>% 
  summarise(gasto = sum(valorLíquido)) %>% 
  spread(tipoDespesa, gasto)